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本文使用线性区分分析(LDA)对基于支持向量机(SVM)的识别器的输入特征向量进行处理,增强了特征向量之间的区分度并压缩其中的冗余信息,提高了SVM语音识别器性能.汉语孤立数字的识别实验表明,在使用恰当的线性变换的时候,系统的词错误率(WER)有39﹪到78﹪的下降,且计算量和存储量也有明显的减少。